如何清缓存
谷歌浏览器: ctrl+shift+R
360安全浏览器如下图
1、点击右上角三横杠-点击“设置”
2、进入设置后-点击“安全设置”-点击“清理上网痕迹设置”
3、时间范围选全部-只勾选浏览器缓存的临时文件,其他的别勾选
4、点击“立即清除”
相关文章:

如何清缓存
谷歌浏览器: ctrlshiftR 360安全浏览器如下图 1、点击右上角三横杠-点击“设置” 2、进入设置后-点击“安全设置”-点击“清理上网痕迹设置” 3、时间范围选全部-只勾选浏览器缓存的临时文件,其他的别勾选 4、点击“立即清除”...

《计算机算法设计与分析》笔记
第一章 算法概述 1.1算法性质: 输入、输出、确定性、有限性 1.2时间复杂度 上界记号O:如果存在正的常数C和自然数N0,使得当N≧N0时有f(N)≦Cg(N),则f(N)有上界函数g(N),记为f(N) O(g(N))。 同阶记号θ:…...

智能指针怎么就智能了?
在C中,内存泄漏是一个不太容易发现但又有一定影响的问题,而且在引入了异常的机制之后,代码的走向就更加不可控,更容易发生内存泄露。【补充:内存泄露(Memory Leak)指的是在程序运行期间…...

mysql 限制用户登录次数超过3次就 锁定账户在一段时间内不运行操作
这里是引用 主要实现步骤: 1.目测安装的mysql版本得是5.7.40往上,因为我的版本是5.7.14发现里面没有控制等下限制这个插件,插件具体的查看是在你安装目录下的lib/pugin下面 比如我的:C:\zz\ProgramFiles\MySQL\MySQL Server 5.7\l…...
深度学习中的常用线性代数知识汇总——第二篇:行列式、逆矩阵、特征值与特征向量
文章目录 0. 前言1. 行列式1.1 行列式的定义1.2 行列式的计算方法1.3 行列式的性质1.4 行列式在深度学习中的应用 2. 逆矩阵2.1 逆矩阵的定义2.2 逆矩阵的计算方法2.3 逆矩阵的性质2.4 逆矩阵在深度学习中的应用 3. 特征值与特征向量3.1 特征值与特征向量的定义3.2 特征值和特征…...

《MaPLe: Multi-modal Prompt Learning》中文校对版
系列论文研读目录 文章目录 系列论文研读目录题目:《Maple:多模态提示学习》摘要1.简介2.相关工作视觉语言模型:提示学习:视觉语言模型中的提示学习: 3.方法3.1.回看CLIP编码图像:编码文本:Zero…...

MFC修改控件ID的详细说明
控件的ID可以在该对话框的.rc中修改 首先需要开启资源视图 然后在资源视图中打开该对话框 选中某个控件,就可以在属性面板中修改ID了 在此处修改ID后,对应Resource.h中也会发生变化 若在.rc中创建了一个控件时,Resource.h中会生成一个对应…...

MySQL高可用配置及故障切换
目录 引言 一、MHA简介 1.1 什么是MHA(MasterHigh Availability) 1.2 MHA的组成 1.3 MHA的特点 1.4 MHA工作原理 二、搭建MySQL MHA 2.1 实验思路 2.2 实验环境 1、关闭防火墙和安全增强系统 2、修改三台服务器节点的主机名 2.3 实验搭建 1、…...

AI模型一体机:智能办公的未来
引言 随着人工智能技术的飞速发展,我们正步入一个全新的智能办公时代。AI模型一体机,作为这个时代的先锋产品,正以其强大的功能和便捷的操作,改变着我们的工作方式。它不仅仅是一个硬件设备,更是一个集成了最新人工智…...
jina的Embedding Reranker
插入向量库是否需要使用 Jina 的 Embedding 和 Reranker 取决于你希望如何处理和优化语义搜索的质量。以下是使用 Jina Embedding 和 Reranker 的原因,以及它们如何作用于插入向量库的流程。 1. Jina 的 Embedding 作用 Jina 是一个流行的开源框架,用于…...

Prompt Engineer: 使用Thought来提升LLM的回复能力
这是一个小的实验, 用来测试思维导图这种表达形式对于LLM在答案组织上是否会有帮助 结构化Prompt 根据目前的测试来看, 结构化Ptompt在实践中有着很好的可读性以及可维护性. (通常来说我使用Markdown格式来作为输入的格式, 虽然在内容完整性上存在问题, 但是我是不喜欢写丑陋…...
tekton构建标准ci(clone repo, test, build push img)
场景介绍 我们在上一篇文章中构建了一个最简单的ci,接下来我们对我们的github的项目构建一个较标准的ci。 Tekton简介,安装和构建最简单ci/cd-CSDN博客文章浏览阅读239次,点赞2次,收藏2次。本文介绍了tekton是什么,如…...

【电力系统】复杂网络分析在电力系统规范中的应用
摘要 复杂网络分析在电力系统中的应用为理解和优化电力系统的运行提供了新的视角。本文探讨了复杂网络理论在电力系统规范中的应用,通过分析电力系统的拓扑结构、节点重要性和脆弱性,提出了优化电力系统设计和运行的新策略。仿真结果表明,复…...

CDGA|推动数据治理与传统产业深度融合:策略与实践路径
在数字化浪潮席卷全球的今天,数据已成为推动经济社会发展的关键生产要素。传统产业,作为国民经济的基石,正面临着前所未有的转型挑战与机遇。如何让数据治理这一现代管理理念与实践方法深度融入传统产业,促进其转型升级与高质量发…...

【FastAPI】离线使用Swagger UI 或 国内网络如何快速加载Swagger UI
在FastAPI中,默认情况下,当应用启动时,Swagger UI 会通过在线加载 Swagger UI 的静态资源。这意味着如果应用运行在没有互联网连接的环境中,默认的 Swagger 文档页面将无法加载。 为了在离线环境中使用 Swagger UI,你…...
Linux:从入门到放弃
目录 一、基础巩固Linux:常用命令 二、实战应用Linux:CentOS7基础配置Linux:CentOS7安装MySQL 三、常见问题Linux:yum源失效问题 一、基础巩固 Linux:常用命令 二、实战应用 Linux:CentOS7基础配置 Lin…...

SVM 监督学习
一、分类问题 利用一条直线分类存在很多问题 二、SVM 支持向量机 其核心思想是通过在特征空间中找到一个最优的超平面来进行分类,并且间隔最大。分类面尽可能远离样本点,宽度越大越好。 适用于中小型复杂数据集的分类。 三、硬间隔和软间隔 硬&#x…...
奖励模型的训练
文章目录 训练方法训练策略代码实践由于 RLHF 的训练过程中需要依赖大量的人类偏好数据进行学习,因此很难在训练过程中要求人类标注者实时提供偏好反馈。为此,我们需要训练一个模型来替代人类在 RLHF 训练过程中实时提供反馈,这个模型被称为奖励模型。在训练开始前,我们需要…...

Ubuntu22.04之禁止内核自动更新(二百六十八)
简介: CSDN博客专家、《Android系统多媒体进阶实战》一书作者 新书发布:《Android系统多媒体进阶实战》🚀 优质专栏: Audio工程师进阶系列【原创干货持续更新中……】🚀 优质专栏: 多媒体系统工程师系列【…...

kaggle题-房价预测(Pytorch),手把手教,全文代码解释
房价预测 本题是经典的通过表格数据去预测最终值,主要分为几大步骤: 一.将数据集修改为可以代入到网络模型的数字,因为给的数据大部分都是str类型,是无法直接放到网络模型里跑的,例如下图,很多标签值为str类…...

stm32G473的flash模式是单bank还是双bank?
今天突然有人stm32G473的flash模式是单bank还是双bank?由于时间太久,我真忘记了。搜搜发现,还真有人和我一样。见下面的链接:https://shequ.stmicroelectronics.cn/forum.php?modviewthread&tid644563 根据STM32G4系列参考手…...

Appium+python自动化(十六)- ADB命令
简介 Android 调试桥(adb)是多种用途的工具,该工具可以帮助你你管理设备或模拟器 的状态。 adb ( Android Debug Bridge)是一个通用命令行工具,其允许您与模拟器实例或连接的 Android 设备进行通信。它可为各种设备操作提供便利,如安装和调试…...

关于iview组件中使用 table , 绑定序号分页后序号从1开始的解决方案
问题描述:iview使用table 中type: "index",分页之后 ,索引还是从1开始,试过绑定后台返回数据的id, 这种方法可行,就是后台返回数据的每个页面id都不完全是按照从1开始的升序,因此百度了下,找到了…...
鱼香ros docker配置镜像报错:https://registry-1.docker.io/v2/
使用鱼香ros一件安装docker时的https://registry-1.docker.io/v2/问题 一键安装指令 wget http://fishros.com/install -O fishros && . fishros出现问题:docker pull 失败 网络不同,需要使用镜像源 按照如下步骤操作 sudo vi /etc/docker/dae…...

JUC笔记(上)-复习 涉及死锁 volatile synchronized CAS 原子操作
一、上下文切换 即使单核CPU也可以进行多线程执行代码,CPU会给每个线程分配CPU时间片来实现这个机制。时间片非常短,所以CPU会不断地切换线程执行,从而让我们感觉多个线程是同时执行的。时间片一般是十几毫秒(ms)。通过时间片分配算法执行。…...
【C++从零实现Json-Rpc框架】第六弹 —— 服务端模块划分
一、项目背景回顾 前五弹完成了Json-Rpc协议解析、请求处理、客户端调用等基础模块搭建。 本弹重点聚焦于服务端的模块划分与架构设计,提升代码结构的可维护性与扩展性。 二、服务端模块设计目标 高内聚低耦合:各模块职责清晰,便于独立开发…...

selenium学习实战【Python爬虫】
selenium学习实战【Python爬虫】 文章目录 selenium学习实战【Python爬虫】一、声明二、学习目标三、安装依赖3.1 安装selenium库3.2 安装浏览器驱动3.2.1 查看Edge版本3.2.2 驱动安装 四、代码讲解4.1 配置浏览器4.2 加载更多4.3 寻找内容4.4 完整代码 五、报告文件爬取5.1 提…...

华硕a豆14 Air香氛版,美学与科技的馨香融合
在快节奏的现代生活中,我们渴望一个能激发创想、愉悦感官的工作与生活伙伴,它不仅是冰冷的科技工具,更能触动我们内心深处的细腻情感。正是在这样的期许下,华硕a豆14 Air香氛版翩然而至,它以一种前所未有的方式&#x…...
AGain DB和倍数增益的关系
我在设置一款索尼CMOS芯片时,Again增益0db变化为6DB,画面的变化只有2倍DN的增益,比如10变为20。 这与dB和线性增益的关系以及传感器处理流程有关。以下是具体原因分析: 1. dB与线性增益的换算关系 6dB对应的理论线性增益应为&…...
Python Einops库:深度学习中的张量操作革命
Einops(爱因斯坦操作库)就像给张量操作戴上了一副"语义眼镜"——让你用人类能理解的方式告诉计算机如何操作多维数组。这个基于爱因斯坦求和约定的库,用类似自然语言的表达式替代了晦涩的API调用,彻底改变了深度学习工程…...